Nini kilitokea
WIRED inaripoti kuwa OpenAI ilisema ilitumia makumi ya maelfu ya mawakala wa AI kutatua tatizo la kuwepo na ulaini la Navier-Stokes mwenye umri wa miaka 90, ambalo lina zawadi ya dola milioni 1. Suluhisho bado linahitaji uthibitishaji wa kujitegemea. Mtaalamu wa hisabati Steven Strogatz anasema maendeleo hayo yanaweza kubadilisha hisabati halisi, huku pia akionya kuwa ushindani wa kampuni unaweza kuwa unahimiza maabara kuweka kipaumbele cha mafanikio ya umma na vichwa vya habari.
WIRED inaripoti kwamba OpenAI ilisema Jumanne ilikuwa imetumia makumi ya maelfu ya mawakala kutatua tatizo la kuwepo na ulaini wa Navier-Stokes, mojawapo ya Matatizo ya Tuzo ya Milenia ya Taasisi ya Hisabati ya Clay. Chanzo hicho kinasema suluhu lililopendekezwa linatokana na mkakati uliobuniwa na wanahisabati wa Uhispania Diego Córdoba na Luis Martínez-Zoroa, na kwamba matokeo bado yanahitaji uthibitishaji huru.
Ripoti pia inaelezea mzozo wa mkopo. Mwanahisabati wa Chuo Kikuu cha New York, Tristan Buckmaster anasema OpenAI ilisonga haraka baada ya kujifunza kuhusu kazi aliyokuwa amefanya na mtafiti wa Anthropic Levent Alpöge kuhusu matatizo matatu yanayohusiana kwa karibu. Madai hayo, ikiwa ni pamoja na pendekezo kwamba OpenAI ilijaribu kushawishi maelezo, yanawasilishwa kama madai ya Buckmaster na hayajathibitishwa kivyake kwenye chanzo.
WIRED inaweka maendeleo pamoja na matumizi yaliyoripotiwa ya Anthropic ya Claude kuthibitisha nadharia ndogo 29,500 huku ikirasimisha uthibitisho uliopo wa Nadharia ya Mwisho ya Fermat, na OpenAI iliyoripotiwa mwezi Agosti kuhusu matatizo mengine 10 ya hisabati ya muda mrefu. Chanzo hakitoi matokeo huru ya majaribio au maelezo ya kiufundi ya kutosha kutathmini madai haya moja kwa moja.
Maelezo ya chanzo: wired.com ↗
Kwa nini ni muhimu
Ikiwa yatathibitishwa kwa kujitegemea, matokeo yaliyoripotiwa yataashiria maendeleo ya awali katika utafiti wa hisabati unaosaidiwa na AI. Pia inafichua maswali magumu kuhusu jinsi mikopo ya hisabati inapaswa kutolewa wakati mifumo ya AI inapojengwa juu ya kazi ya binadamu, ikiwa wataalamu wa binadamu wanaweza kuendelea kuelewa uthibitisho unaotokana na mashine, na jinsi ufadhili wa utafiti na taaluma zinaweza kubadilika. Akaunti ya WIRED inaweka wazi kwamba umuhimu bado haujatatuliwa kwa sababu suluhu bado halijathibitishwa kwa kujitegemea na mzozo kuhusu mchango haujatatuliwa.
Shughuli iliyoripotiwa inaonyesha kuwa mifumo ya AI inahama kutoka kusaidia kazi ya kawaida ya hisabati kuelekea kuchangia matatizo magumu ya utafiti. Strogatz anasema AI inaweza kufanya hesabu ya mafanikio isiweze kufikiwa na watafiti ambao hawana zana kama hizo, wakati mshirika wake Alex Townsend anaelezea kuhisi kutishiwa na mifumo ambayo inaweza kuzidi uwezo wake wa juu wa utafiti.
Athari huzidi kasi. Wanahisabati binadamu wanaweza kuwajibika zaidi kwa kueleza na kuthibitisha uthibitisho unaozalishwa na mashine, lakini chanzo kinahoji ni muda gani jukumu hilo litaendelea kuwa tofauti. Pia inazua wasiwasi kuhusu iwapo matokeo yanayotokana na AI yatahifadhi uamuzi wa kibinadamu unaotumiwa kuamua ni maswali yapi ya hisabati ni ya thamani au yenye maana ya urembo.
Chanzo kinawasilisha faida zinazowezekana pamoja na hatari: AI inaweza kupanua ushiriki katika hisabati na kufanya utafiti ambao haukuwezekana hapo awali ufanyike. Hata hivyo, manufaa hayo yanategemea uthibitishaji unaotegemewa, maelezo ya uwazi na ufadhili unaoendelea kwa wataalamu wa kibinadamu.
Mbinu shirikishi: Jinsi Inavyofanya Kazi Kweli
Chunguza teknolojia msingi nyuma ya ukuzaji huu kwa maingiliano.
crm_get_transaction(id='4092').An agent must create a draft calendar event for Tuesday at 2 p.m. Which evidence would establish the requested result?
Nini cha kutazama baadaye
Hatua muhimu zinazofuata ni uthibitishaji huru wa suluhu inayodaiwa na OpenAI, ufafanuzi wa jinsi kazi inavyohusiana na michango ya awali, na uamuzi wowote kuhusu zawadi ya $1 milioni. Maelezo zaidi kuhusu mawakala, uthibitisho, na mchakato wa ukaguzi utasaidia kubaini kama huu ni mafanikio ya kuaminika ya utafiti au hasa onyesho la uwezo wa AI. Hakuna ufikiaji wa umma wa mtumiaji, upatikanaji wa bidhaa, au bei iliyorekodiwa kwenye chanzo.
Tathmini ya wanahisabati huru ya suluhisho la Navier-Stokes ndio suala muhimu zaidi ambalo halijatatuliwa. Chanzo hakisemi ni lini ukaguzi huo utakamilika au kutambua uthibitishaji uliokamilika wa umma.
Ushughulikiaji wa zawadi na utambuzi wa $1 milioni kwa Córdoba, Martínez-Zoroa, Buckmaster, Alpöge, na OpenAI ungebainisha jinsi taasisi zinavyotoa mikopo wakati mifumo ya AI inachangia uthibitisho.
Ufumbuzi zaidi wa kiufundi kuhusu mbinu za mawakala, hali rasmi ya uthibitisho, na mgawanyiko kati ya kazi ya binadamu na mashine utasaidia kutofautisha maendeleo yaliyothibitishwa ya hisabati kutoka kwa onyesho la uwezo.
Chanzo hakirekodi uzinduzi wa bidhaa au ufikiaji wa jumla kwa mifumo inayohusika. Pia haitoi bei, upatikanaji, kipimo huru, au ushahidi kwamba mbinu zilizoripotiwa zinaweza kutolewa tena na watafiti nje ya makampuni.